基于RBF神经网络的弧焊机器人轨迹跟踪控制方法

IR > 机电工程学院

	基于RBF神经网络的弧焊机器人轨迹跟踪控制方法
	王保民; 张明亮
	2019-06-15
发表期刊	兰州理工大学学报
ISSN	ISSN：1673-5196
期号	2019年03期页码:85-89
摘要	针对目前弧焊机器人的控制算法大多是基于关节空间的算法,而这种算法无法实现对机械臂末端位置的直接控制的问题,提出了基于笛卡尔空间的轨迹跟踪控制算法.首先运用RBF(radical basis function)神经网络技术对实际机械臂数学模型的建模误差和参数不确定性进行补偿,接着定义Lyapunov函数并运用HJI(Hamilton-Jacobi inequality)定理设计基于笛卡尔空间的机器人鲁棒控制器.在此基础上以二自由度机械臂为被控对象进行仿真研究,仿真结果表明,基于笛卡尔空间算法的轨迹跟踪控制算法误差小于基于关节空间的控制算法,在基于笛卡尔空间的控制算法的仿真中末端轨迹跟踪误差小于0.08 mm,神经网络能够有效地在线学习机器人的建模误差和参数不确定性.
关键词	弧焊机器人轨迹跟踪控制算法 RBF神经网络 HJI定理
URL	查看原文
收录类别	CNKI
语种	中文
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/414
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院
第一作者单位	机电工程学院
第一作者的第一单位	机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	王保民,张明亮. 基于RBF神经网络的弧焊机器人轨迹跟踪控制方法[J]. 兰州理工大学学报,2019(2019年03期):85-89.
APA	王保民,&张明亮.(2019).基于RBF神经网络的弧焊机器人轨迹跟踪控制方法.兰州理工大学学报(2019年03期),85-89.
MLA	王保民,et al."基于RBF神经网络的弧焊机器人轨迹跟踪控制方法".兰州理工大学学报 .2019年03期(2019):85-89.

条目包含的文件
文件名称/大小	文献类型	版本类型	开放类型	使用许可
基于RBF神经网络的弧焊机器人轨迹跟踪控（1814KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览请求全文